参见：https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/53229427

机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS的更多相关文章

  1. 机器学习 降维算法: isomap & MDS

    最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上.提到降维,我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维,无法较好的对非线性结构降维.ISOMA ...

  2. 机器学习实战基础（二十）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（一） 之 概述

    概述 1 从什么叫“维度”说开来 我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提 ...

  3. 机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现

    简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或 ...

  4. 机器学习中的K-means算法的python实现

    <机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行 ...

  5. 机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

    PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,P ...

  6. 机器学习实战基础（二十七）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（八）PCA对手写数字数据集的降维

    PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import Rando ...

  7. 机器学习实战基础（二十四）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（五） PCA与SVD 之 重要接口inverse_transform

    重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵 ...

  8. 机器学习实战基础（二十二）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（三） PCA与SVD 之 重要参数n_components

    重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数. ...

  9. 机器学习实战基础（二十五）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（六） 重要接口，参数和属性总结

    到现在,我们已经完成了对PCA的讲解.我们讲解了重要参数参数n_components,svd_solver,random_state,讲解了三个重要属性:components_, explained_ ...

随机推荐

  1. python3 列表的赋值和深浅拷贝

    '''列表赋值:不会创建新对象两个列表的内存地址一样'''# lst1 = ["apple", "banana", ["blueberry" ...

  2. Oracle数据库查询优化（上百万级记录如何提高查询速度）

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引 ...

  3. 【转】对random_state参数的理解

    转自:https://blog.csdn.net/az9996/article/details/86616668 在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,下面来简单叙述一下它 ...

  4. PAT A1102 Invert a Binary Tree （25 分）——静态树，层序遍历，先序遍历，后序遍历

    The following is from Max Howell @twitter: Google: 90% of our engineers use the software you wrote ( ...

  5. docker 仓库搭建

    阿里云服务器: 127.0.0.1(客户端) 127.0.0.2(私有服务器) 127.0.0.2作为私有仓库使用 1.下载镜像 [root@insure ~]# docker pull regist ...

  6. lesson3:小程序

    问题: 一·设计思想 创建一个静态变量,利用构造函数在每次创建对象时运行的机制,计算创建对象个数. 二·程序流程图 三·程序源代码 public class Test9{ public static ...

  7. SkylineGlobe 如何二次开发实现天际线分析功能

    天际线效果: 示例代码: <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <h ...

  8. Redis详解（七）------ AOF 持久化

    上一篇文章我们介绍了Redis的RDB持久化,RDB 持久化存在一个缺点是一定时间内做一次备份,如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失).对于数据完整性要求很严 ...

  9. Luogu2336 SCOI2012 喵星球上的点名 SA、莫队

    传送门 一道很套路的题目 先将所有串拼在一起,两个不同的串之间放一个没有出现在任何串中的字符做分隔,然后SA 那么对于所有点名串能够点到的名字串在SA中对应一段区间 把这些区间拿出来然后莫队统计每一个 ...

  10. [WPF] How to bind to data when the datacontext is not inherited

    原文:[WPF] How to bind to data when the datacontext is not inherited 原文地址:http://www.thomaslevesque.co ...